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申请/专利权人：罗普特科技集团股份有限公司

摘要：本发明涉及语音分析技术领域，具体涉及基于深度学习的移动感知终端语音质量评价方法及系统，包括构建深度学习数学模型，并利用数据集对其进行训练得到语音评价模型；计算测试语音数据的质量表达水平；将测试语音数据输入至语音评价模型计算，得到测试质量评价结果；将测试质量评价结果与质量表达水平进行比较，并对数据集或深度学习数学模型进行修改，直到测试质量评价结果与质量表达水平之差小于预设阈值，得到调整后的语音评价模型；再将语音评价模型用于语音数据的质量评价。本发明通过质量表达水平反向指导语音评价模型修改，克服数据集数量有限的问题，有效提升语音评价模型的泛化水平，有利于移动感知终端语音质量评价准确性。

主权项：1.一种基于深度学习的移动感知终端语音质量评价方法，其特征在于，所述方法包括：获取待评价语音数据、测试语音数据和数据集，所述数据集内包括至少两条语音数据和每条语音数据对应质量评价结果，所述质量评价结果由人工打分得到；构建深度学习数学模型，并利用所述数据集对所述深度学习数学模型进行训练得到语音评价模型；计算所述测试语音数据的质量表达水平，所述质量表达水平由所述测试语音数据的时域特征、频域特征和幅值计算得到；将所述测试语音数据输入至所述语音评价模型进行计算，得到测试质量评价结果；将所述测试质量评价结果与所述质量表达水平进行比较，并对所述数据集或深度学习数学模型的参数进行修改，直到所述测试质量评价结果与所述质量表达水平之差小于预设阈值，得到调整后的语音评价模型；将所述待评价语音数据输入至所述语音评价模型进行计算，得到所述待评价语音数据的质量评价结果；计算所述测试语音数据的质量表达水平，包括：利用汉明窗函数对所述测试语音数据进行分割，得到若干个短时帧的语音数据段；计算短时帧的语音数据段之间的差异，得到所述测试语音数据的不稳定性评估值；对所述测试语音数据傅里叶变换得到频谱图；基于所述频谱图和所述不稳定性评估值计算得到所述质量表达水平；计算短时帧的语音数据段之间的差异，得到所述测试语音数据的不稳定性评估值，包括：统计每个语音数据段对应的数据曲线经过0值线的次数，记为过零率；根据所述每个语音数据段对应的数据曲线在每个时刻的对应的幅值和过零率计算，得到每个语音数据段对应的数据有效性；根据第一预设计算公式和每个语音数据段对应的数据有效性计算，得到所述测试语音数据的不稳定性评估值。

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